Bachelorarbeit, 2020
88 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Grundsätzliche Aspekte des Berichtswesens
2.1.1 Definition „Reporting“
2.1.2 Notwendigkeit und Funktion und des Reportings
2.1.3 Überblick über die wesentlichen Berichtsarten
2.1.4 Struktur des betrieblichen Berichtssystems
2.1.5 Anforderungen für die Akzeptanz eines Berichts
2.2 Grundsätzliches zum Thema Digitalisierung
2.2.1 Definition „Digitalisierung“
2.2.2 Einfluss der Digitalisierung auf die Geschäftswelt und Unternehmenssteuerung
2.3 Charakterisierung wichtiger Digitalisierungsinnovationen für das Reporting
2.3.1 Big Data
2.3.2 Business Intelligence
2.3.3 Business Analytics
2.3.4 Cloud Computing
2.3.5 In-Memory-Datenbanken
2.3.6 Robotic Process Automation
2.3.7 Künstliche Intelligenz
3 Auswirkungen der Digitalisierung auf das Reporting
3.1 Chancen der Digitalisierung
3.1.1 Automatisierung mittels Robotic Process Automation
3.1.2 Automatisierung mittels Single Point of Truth
3.1.3 Automatisierung mittels Künstlicher Intelligenz
3.1.4 Optimierung der Informationsversorgung
3.1.5 Flexibilität – nutzer- und situationsorientierte Berichtsinhalte
3.1.6 Mobilität – geräteunabhängige Berichte
3.1.7 Datenanalysen – Descriptive Analytics
3.1.8 Fortgeschrittene Datenanalysen – Advanced Analytics
3.2 Risiken der Digitalisierung
3.2.1 Datenqualität
3.2.2 Datenschutz und Datensicherheit
3.2.3 Faktor Mensch – Change-Management
4 Synthese - Digitalisierung im Berichtswesen
4.1 Berichtswesen heute
4.1.1 Traditioneller Ablauf der Berichtserstellung
4.1.2 Kritik der traditionellen Informationsbereitstellung
4.1.3 Kritik der traditionellen Berichtsinhalte
4.2 Digitale Optimierungsansätze für das Reporting
4.2.1 Entwurf eines digitalisierten Berichtserstellungsprozesses
4.2.2 Entwurf einer digitalisierten Informationsbereitstellung
4.2.3 Einfluss von Big Data auf den Berichtsinhalt
5 Schlussbemerkung
Diese Bachelorarbeit analysiert kritisch die Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung im Controlling, mit einem besonderen Fokus auf den Reportingprozess. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie technologische Veränderungen die Effizienz und Effektivität des internen Berichtswesens beeinflussen und welche Herausforderungen Unternehmen bei der Implementierung digitaler Innovationen bewältigen müssen.
3.1.1 Automatisierung mittels Robotic Process Automation
Um manuelle Tätigkeiten und Systemunterbrechungen zu vermeiden, gilt es, den gesamten Reportingprozess zu automatisieren. Im Idealfall wird zukünftig durch moderne BI-Tools der gesamte Prozess von der Berichtserstellung, -validierung bis zur -bereitstellung und automatischen Hinweisen selbstständig ablaufen können. Dafür ist jedoch die Voraussetzung das Vorhandensein einer integrierten IT-Infrastruktur, um den Einsatz moderner Berichts-Tools zu ermöglichen. Da es heute noch nicht möglich ist die IT-Systeme vollkommen zu verknüpfen und einen Single Point of Truth (vgl. 3.1.2) zu gewährleisten, werden weiterhin Systemunterbrechungen vorhanden und manuelle Arbeitsschritte mit Excel durchgeführt.
Dabei handelt es sich oft um repetitive, manuelle Aktivitäten, die nach einem regelbasierten Prozess ablaufen und daher durch Roboter effizienter, ressourcenschonender sowie mit einer geringeren Fehlerquote durchgeführt werden. Voraussetzung für RPA sind standardisierte Prozesse, die z. B. im Rahmen eines zentralen Expert Center erfolgen können. So können die Reportingprozesse zentral gebündelt, einheitlich und automatisch durchgeführt werden. Durch die Automatisierung mit RPA können z. B. die folgenden manuellen Tätigkeiten automatisiert ablaufen. Zuerst ist das Extrahieren und Konsolidieren von Daten aus verschiedenen Quellsystemen anzuführen. Weiterhin können durch RPA Kontrollen, Datenabstimmungen und -validation eigenständig vorgenommen werden. Außerdem kann RPA Unregelmäßigkeiten aufdecken und regelbasierte Erläuterungen einfügen. Auch der Versand und die Archivierung von Berichten kann durch RPA ohne menschliches Eingreifen erfolgen.
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Relevanz der Digitalisierung für die Zukunft des Reportings und definiert den Untersuchungsrahmen der Arbeit innerhalb des Controllings.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel vermittelt die wissenschaftlichen Grundlagen zum Berichtswesen und zum Megatrend Digitalisierung sowie deren Einfluss auf die Unternehmenssteuerung.
3 Auswirkungen der Digitalisierung auf das Reporting: Hier werden die Chancen wie Automatisierung und Datenanalyse sowie die Risiken wie Datenschutz und Datenqualität detailliert analysiert.
4 Synthese - Digitalisierung im Berichtswesen: Das Kapitel kritisiert den traditionellen Ist-Zustand des Berichtswesens und entwirft digitale Optimierungsmöglichkeiten für Reporting-Prozesse.
5 Schlussbemerkung: Die Arbeit endet mit einer zusammenfassenden Reflexion über die Möglichkeiten und Herausforderungen der digitalen Transformation im Controlling.
Digitalisierung, Controlling, Reporting, Berichtswesen, Automatisierung, Business Intelligence, Big Data, Robotic Process Automation, Künstliche Intelligenz, Datenmanagement, Datenqualität, Change-Management, Unternehmenssteuerung, In-Memory-Datenbanken, Cloud Computing.
Die Arbeit untersucht die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Reporting innerhalb des Controllings und analysiert kritisch die damit verbundenen Möglichkeiten und Grenzen.
Zentrale Themen sind die Automatisierung von Reporting-Prozessen, der Einsatz von Innovationstechnologien wie KI und Big Data, sowie die Anforderungen an Datenqualität, Sicherheit und Change-Management.
Das Hauptziel ist es, aufzuzeigen, wie sich das Berichtswesen durch technologische Möglichkeiten verändert, welche Chancen und Risiken entstehen und wie ein digitalisierter Reportingprozess zukünftig gestaltet werden kann.
Die Arbeit basiert auf einer umfangreichen Literaturrecherche sowie der Auswertung von fünf Experteninterviews, um fundierte Erkenntnisse für die Praxis abzuleiten.
Im Hauptteil werden zunächst theoretische Grundlagen gelegt, anschließend die Auswirkungen der Digitalisierung (Chancen und Risiken) untersucht und in einer Synthese Optimierungsansätze für die Praxis entworfen.
Die Arbeit lässt sich maßgeblich durch Begriffe wie Digitalisierung, Reporting, Automatisierung, Business Intelligence, Big Data, Datenqualität und Change-Management charakterisieren.
Sie dient dazu, eine einheitliche und widerspruchsfreie Datenbasis zu schaffen, um so manuelle, fehleranfällige Aggregationsprozesse zwischen isolierten ERP-Systemen und anderen Datenquellen zu überwinden.
Der Mensch ist ein kritischer Erfolgsfaktor; daher ist aktives Change-Management notwendig, um Mitarbeiter zu qualifizieren, Ängste vor Veränderung abzubauen und eine datenbasierte Informationskultur im Unternehmen zu etablieren.
Die Autorin stuft die Blockchain als derzeit wenig praxisrelevant für das interne Reporting ein, da sie eher in manipulationsfreien Vertragsprozessen Potenzial sieht und bisher nur wenige ausgereifte Anwendungen für das Controlling existieren.
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